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 기간 14 시간

코스 개요

연구용 NotebookLM 소개

  • 핵심 기능 및 한계
  • NotebookLM 워크스페이스 탐색
  • 연구 지향적 AI 상호작용 이해

연구 소스 관리

  • 문서 및 데이터셋 가져오기
  • 소스 효과적 조직화
  • 다중 소스 분석을 위한 관련 자료 연결

고급 합성 기법

  • 여러 문서에 걸친 요약 생성
  • 핵심 내용 및 주제 추출
  • 패턴 및 관계 식별

인용 및 참고 문헌 관리

  • 자동 인용 정보 추출
  • 서지 데이터 구조화
  • 학술적 글쓰기를 위한 인용 정보 내보내기

AI 지원 지식 구조화

  • AI를 활용한 개념 지도 구축
  • 인사이트를 프레임워크로 조직화
  • 연구 구조의 반복적 정제

보고서 및 출력물 생성

  • 연구 브리프 및 요약 작성
  • 비교 매트릭스 및 구조화된 인사이트 생성
  • 출판 또는 발표를 위한 자료 준비

협업 연구 워크플로우

  • 노트북 및 인사이트 공유
  • 팀과의 집단적 합성
  • 공유 연구 공간 내에서 일관성 유지

연구 거버넌스 위한 모범 사례

  • 데이터 정확성 및 소스 무결성 보장
  • 재사용 가능한 연구 템플릿 개발
  • 조직적 지식 표준 확립

요약 및 다음 단계

요건

  • 디지털 연구 워크플로우에 대한 이해
  • 학술적 또는 전문적 문헌 검토 프로세스 경험
  • 클라우드 기반 생산성 도구에 대한 일반적 숙지

대상 독자

  • 합성 및 분석 워크플로우를 향상시키고자 하는 연구자
  • 인용 관리 및 소스 조직화를 효율화하고자 하는 학자
  • 대규모 정보 처리를 최적화하고자 하는 지식 노동자

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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